Wäh­rend einer mei­ner Mas­ter­clas­ses zur Daten­stra­te­gie machte ein Teil­neh­mer eine bemer­kens­werte Bemer­kung: „Unser Pro­gramm zur digi­ta­len Trans­for­ma­tion hin­dert uns daran, eine ver­nünf­tige Daten­stra­te­gie zu imple­men­tie­ren. Jedes Mal, wenn sich die digi­tale Land­schaft moder­ni­siert, wer­den unsere daten­ge­steu­er­ten Bemü­hun­gen kom­pli­zier­ter.“ Dies mag zwar kon­train­tui­tiv klin­gen, wirft aber ein Licht auf die oft ange­spannte Bezie­hung zwi­schen der „Daten­welt“ und der „IT-Welt“. In vie­len Unter­neh­men schei­nen diese bei­den Wel­ten in getrenn­ten Uni­ver­sen zu exis­tie­ren, jede mit ihren eige­nen Prio­ri­tä­ten und Herausforderungen.

Diese Situa­tion ist para­dox. Einer­seits inves­tie­ren Unter­neh­men Res­sour­cen in vage defi­nierte Pro­gramme zur digi­ta­len Trans­for­ma­tion, um ihre Geschäfts­ab­läufe zu revo­lu­tio­nie­ren, Pro­zesse zu ratio­na­li­sie­ren und neue Wachs­tums­mög­lich­kei­ten zu erschlie­ßen. Ande­rer­seits sind viele Unter­neh­men trotz der Bezeich­nung „digi­tal“ noch nicht wirk­lich daten­ge­steu­ert. Statt­des­sen sehen wir oft eine ver­traute Kluft – ein „hyper­di­gi­ta­li­sier­tes Front-End“, das glatte Ober­flä­chen und benut­zer­freund­li­che Erfah­run­gen prä­sen­tiert, wäh­rend das „Back-End“ damit kämpft, die Daten­flut zu bewäl­ti­gen. Diese Dis­kre­panz behin­dert die Inno­va­tion, bremst das Wachs­tum und ver­hin­dert, dass Unter­neh­men das volle Poten­zial ihrer digi­ta­len Inves­ti­tio­nen aus­schöp­fen können.

Die­ser Arti­kel unter­sucht die­ses Para­do­xon und zeigt auf, warum die digi­tale Trans­for­ma­tion und eine daten­zen­trierte Kul­tur nicht nur mit­ein­an­der ver­wo­ben, son­dern auch für den lang­fris­ti­gen Erfolg uner­läss­lich sind. Wir befas­sen uns mit den häu­fi­gen Fall­stri­cken, die zu die­ser Kluft zwi­schen Front-End und Back-End füh­ren, und schla­gen Stra­te­gien zur Über­brü­ckung der Kluft vor, indem wir einen ganz­heit­li­chen Ansatz för­dern, der digi­tale Tools mit daten­ge­steu­er­ten Ent­schei­dun­gen in Ein­klang bringt. Mit einer umfas­sen­den Daten­stra­te­gie kön­nen Unter­neh­men die wahre Kraft der digi­ta­len Trans­for­ma­tion freisetzen.

Digi­tale Transformation

Die digi­tale Trans­for­ma­tion wird oft als Wun­der­mit­tel für Unter­neh­mens­wachs­tum und Effi­zi­enz geprie­sen. Defi­niert als die Inte­gra­tion digi­ta­ler Tech­no­lo­gien in alle Berei­che eines Unter­neh­mens, die des­sen Arbeits­weise grund­le­gend ver­än­dert, ver­spricht die­ser Pro­zess, die Inter­ak­tion mit Kun­den neu zu gestal­ten, Abläufe zu ratio­na­li­sie­ren und neue Wege für Inno­va­tio­nen zu erschlie­ßen. Unter­su­chun­gen des MIT Cen­ter for Digi­tal Busi­ness (auf die sich Kalra et al. bezie­hen) legen nahe, dass Unter­neh­men, die sich der digi­ta­len Trans­for­ma­tion ver­schrie­ben haben, 26 % pro­fi­ta­bler sind und eine um 12 % höhere Markt­be­wer­tung auf­wei­sen als ihre Branchenkollegen.

Laut „The Digi­tal Trans­for­ma­tion Hand­book“ besteht das ulti­ma­tive Ziel der digi­ta­len Trans­for­ma­tion darin, digi­tale Unter­neh­men zu schaf­fen – Orga­ni­sa­tio­nen, die Tech­no­lo­gien nut­zen, um ihre Geschäfts­mo­delle, Ange­bote, Kun­den­be­zie­hun­gen und inter­nen Abläufe kon­ti­nu­ier­lich wei­ter­zu­ent­wi­ckeln. Diese Ent­wick­lung ist fort­lau­fend und spie­gelt das rasante Tempo des tech­no­lo­gi­schen Fort­schritts wider. Für Unter­neh­men stellt sich nicht mehr die Frage, ob sie sich ver­än­dern sol­len, son­dern wie sie dies effek­tiv tun können.

Wie in „A Field Guide for Digi­tal Trans­for­ma­tion“ beschrie­ben, umfasst eine Trans­for­ma­tion zwei Schlüsseldimensionen:

  1. Externe Trans­for­ma­tion: Revo­lu­tio­nie­rung der Art und Weise, wie ein Unter­neh­men mit der Außen­welt inter­agiert, ins­be­son­dere im Hin­blick auf die Wahr­neh­mung und das Enga­ge­ment der Kun­den. Dies kann die Ver­bes­se­rung der Online-Prä­senz, die Per­so­na­li­sie­rung von Kun­den­er­leb­nis­sen und die Nut­zung sozia­ler Medien für Mar­ke­ting und Kom­mu­ni­ka­tion umfas­sen. Dies kann zu einer höhe­ren Kun­den­zu­frie­den­heit, einer grö­ße­ren Markt­reich­weite und letzt­lich zu höhe­ren Umsät­zen führen.
  2. Interne Trans­for­ma­tion: Die Neu­ge­stal­tung inter­ner Abläufe, die häu­fig eine ver­stärkte Zusam­men­ar­beit zwi­schen Abtei­lun­gen sowie zwi­schen Men­schen und Maschi­nen erfor­dert. Dies kann die Imple­men­tie­rung von Auto­ma­ti­sie­rung zur Ver­rin­ge­rung manu­el­ler Auf­ga­ben, die Nut­zung von Daten­ana­ly­sen für daten­ge­stützte Ent­schei­dungs­fin­dung und die Ein­füh­rung agi­ler Metho­den zur För­de­rung von Inno­va­tio­nen beinhal­ten. Durch die Opti­mie­rung inter­ner Pro­zesse kön­nen Unter­neh­men ihre Effi­zi­enz stei­gern, Kos­ten sen­ken und ihre all­ge­meine Agi­li­tät erhöhen.

Die digi­tale Trans­for­ma­tion kann, wenn sie stra­te­gisch ange­gan­gen wird, ein star­ker Kata­ly­sa­tor für Wachs­tum und Inno­va­tion sein. Indem sie sich digi­tale Tech­no­lo­gien zu eigen machen und ihre Geschäfts­mo­delle anpas­sen, kön­nen sich Unter­neh­men für den Erfolg in einer zuneh­mend digi­ta­len Welt positionieren.

Die daten­ge­steu­erte Revo­lu­tion einleiten

Die digi­tale Trans­for­ma­tion wirkt als Kata­ly­sa­tor für daten­ge­steu­erte Initia­ti­ven, indem sie Orga­ni­sa­tio­nen auf auto­ma­ti­sierte und digi­ta­li­sierte Pro­zesse umstellt. Indem sie inef­fi­zi­ente manu­elle Arbeits­ab­läufe (die oft durch Tabel­len­kal­ku­la­tio­nen und Schat­ten-IT-Lösun­gen gesteu­ert wer­den) durch opti­mierte digi­tale Sys­teme erset­zen, begin­nen Unter­neh­men ganz natür­lich, große Men­gen an struk­tu­rier­ten Daten zu erfas­sen und zu spei­chern. Diese Fülle an Infor­ma­tio­nen ist die Grund­lage für eine Reihe von daten­ge­steu­er­ten Initia­ti­ven, die neue Mög­lich­kei­ten für Wachs­tum und Opti­mie­rung eröffnen:

  • Daten­ge­steu­er­tes Manage­ment: Die Ein­füh­rung von Leis­tungs­in­di­ka­to­ren (Key Per­for­mance Indi­ca­tors, KPIs) auf der Grund­lage von Echt­zeit­da­ten ermög­licht es Mana­gern, fun­dierte Ent­schei­dun­gen zu tref­fen, anstatt sich auf ihre Intui­tion zu ver­las­sen. Mit die­sem daten­ge­steu­er­ten Ansatz kön­nen Unter­neh­men den Fort­schritt bei der Errei­chung stra­te­gi­scher Ziele ver­fol­gen, ver­bes­se­rungs­wür­dige Berei­che iden­ti­fi­zie­ren und Her­aus­for­de­run­gen pro­ak­tiv angehen.
  • Ope­ra­tive Bericht­erstat­tung: Durch die Über­wa­chung von Pro­zes­sen mit­tels tak­ti­scher und ope­ra­ti­ver Berichte kön­nen Unter­neh­men Para­me­ter wie Pro­zess­ef­fi­zi­enz, Effek­ti­vi­tät und Pro­dukt­qua­li­tät bewer­ten. Diese daten­ge­steu­erte Feed­back­schleife ermög­licht eine kon­ti­nu­ier­li­che Ver­bes­se­rung und stellt sicher, dass die Pro­zesse für maxi­ma­len Out­put und Wert opti­miert werden.
  • Künst­li­che Intel­li­genz (KI): KI-Algo­rith­men gedei­hen mit Daten. Durch den Zugriff auf große struk­tu­rierte und unstruk­tu­rierte Daten­sätze kann KI ver­bor­gene Mus­ter auf­de­cken, sich wie­der­ho­lende Auf­ga­ben auto­ma­ti­sie­ren und sogar krea­tive Inhalte durch gene­ra­tive KI gene­rie­ren. Die digi­tale Trans­for­ma­tion bil­det die Grund­lage für die Ein­füh­rung von KI und ermög­licht es Unter­neh­men, die Leis­tung des maschi­nel­len Ler­nens für ver­schie­dene Anwen­dun­gen zu nutzen.
  • Digi­tale Zwil­linge: Die durch die digi­tale Trans­for­ma­tion ermög­lichte Daten­er­fas­sung in Echt­zeit erlaubt die Erstel­lung digi­ta­ler Zwil­linge – vir­tu­elle Nach­bil­dun­gen von phy­si­schen Sys­te­men oder Pro­zes­sen. Diese digi­ta­len Reprä­sen­ta­tio­nen kön­nen zur Über­wa­chung, Ana­lyse, Simu­la­tion und Opti­mie­rung von Abläu­fen in einer siche­ren und kon­trol­lier­ten Umge­bung ver­wen­det wer­den, was zu höhe­rer Effi­zi­enz und gerin­ge­rem Risiko führt.

Im Grunde sind die digi­tale Trans­for­ma­tion und daten­ge­steu­erte Initia­ti­ven zwei Sei­ten der­sel­ben Medaille. Eine erfolg­rei­che digi­tale Trans­for­ma­tion erzeugt nicht nur wert­volle Daten, son­dern för­dert auch eine daten­zen­trierte Kul­tur inner­halb des Unter­neh­mens. Diese Kul­tur legt den Schwer­punkt auf daten­ge­stützte Ent­schei­dungs­fin­dung und befä­higt die Mit­ar­bei­ter, Daten zu nut­zen, um Pro­bleme zu lösen, Chan­cen zu erken­nen und Inno­va­tio­nen voranzutreiben.

Umge­kehrt sind Daten das Lebens­eli­xier der digi­ta­len Trans­for­ma­tion. Ohne ein kla­res Ver­ständ­nis dafür, wie man Daten sam­melt, ana­ly­siert und nutzt, wer­den Unter­neh­men Schwie­rig­kei­ten haben, den vol­len Nut­zen aus ihren digi­ta­len Inves­ti­tio­nen zu zie­hen. Ein daten­ge­steu­er­ter Ansatz ist uner­läss­lich, um Eng­pässe zu erken­nen, die Aus­wir­kun­gen digi­ta­ler Initia­ti­ven zu mes­sen und sicher­zu­stel­len, dass die Tech­no­lo­gie ihr vol­les Poten­zial ausschöpft.

Theo­rie und Praxis

Trotz des Hypes bleibt die Rea­li­tät der digi­ta­len Trans­for­ma­tion oft hin­ter den Erwar­tun­gen zurück. Der Begriff selbst ist vage, umfasst ver­schie­dene Initia­ti­ven und lässt einen kla­ren Fokus ver­mis­sen. Viele Unter­neh­men set­zen „digi­tale Trans­for­ma­tion“ fälsch­li­cher­weise mit der ein­fa­chen Ein­füh­rung neuer IT-Sys­teme gleich und ver­nach­läs­si­gen dabei die ent­schei­den­den Aspekte Men­schen, Pro­zesse und Change Manage­ment. Diese Fehl­ein­schät­zung führt häu­fig dazu, dass auf­fäl­lige IT-Front­end-Lösun­gen gegen­über einem robus­ten Daten­ma­nage­ment bevor­zugt wer­den, was die Kluft zwi­schen der ver­spro­che­nen Revo­lu­tion und den tat­säch­li­chen Ergeb­nis­sen wei­ter vergrößert.

Vorne die Party, hin­ten die Brandbekämpfung

Viele digi­tale Umge­stal­tun­gen kon­zen­trie­ren sich auf die Schaf­fung eines „hyper­di­gi­ta­li­sier­ten Frontends“, das mit ele­gan­ten Schnitt­stel­len und benut­zer­freund­li­chen Erfah­run­gen auf­war­tet. In die­ser Front-End-Welt scheint es ein Fest der Inno­va­tion zu sein. Modernste Tools wer­den imple­men­tiert, Pro­zesse wer­den auto­ma­ti­siert, und die Benut­zer freuen sich über die neu gewon­nene Effi­zi­enz. Jede Abtei­lung prä­sen­tiert stolz ihre eigene hoch­mo­derne Tech­no­lo­gie, die schein­bar in per­fek­ter Har­mo­nie funk­tio­niert. Doch unter die­ser Fas­sade des Erfolgs schwelt eine Krise.

Diese Front-End-Welt steht im Gegen­satz zur rauen „Back-End“-Realität, in der es oft schwie­rig ist, die Daten­flut zu bewäl­ti­gen. Das Back-End wird von Inte­gra­ti­ons­pro­ble­men geplagt, die es erschwe­ren, Daten zu kon­so­li­die­ren und aus­sa­ge­kräf­tige Berichte zu erstel­len. Kri­ti­sche Infor­ma­tio­nen, die für eine daten­ge­stützte Ent­schei­dungs­fin­dung erfor­der­lich sind, wer­den ent­we­der über­se­hen oder nur unre­gel­mä­ßig erfasst. Ehr­gei­zige KI-Pro­jekte schei­tern an der unzu­rei­chen­den Daten­qua­li­tät oder ‑ver­füg­bar­keit. Die Frus­tra­tion steigt, da das Daten­team die Haupt­last der Schuld trägt und unrea­lis­ti­schen Anfor­de­run­gen aus­ge­setzt ist, Pro­bleme zu „behe­ben“, die auf sys­te­mi­sche Pro­bleme zurück­zu­füh­ren sind.

Es han­delt sich nicht nur um eine Geschichte zweier Rea­li­tä­ten, son­dern um eine tief­grei­fende, mit­ein­an­der ver­bun­dene Krise. Das auf­fäl­lige Front­end ist auf einem fra­gi­len Fun­da­ment aus ver­nach­läs­sig­tem Daten­ma­nage­ment auf­ge­baut. Die Pro­bleme im Backend sind eine direkte Folge die­ses Ver­säum­nis­ses, und wenn sie nicht beho­ben wer­den, kann die gesamte Initia­tive zur digi­ta­len Trans­for­ma­tion unter dem Gewicht ihrer eige­nen Wider­sprü­che zusammenbrechen.

Das Rad des Chaos

Die „Illu­sion einer digi­ta­len Trans­for­ma­tion“ kann sich schnell zu einem Teu­fels­kreis ent­wi­ckeln, der oft als „Rad des Chaos“ bezeich­net wird (siehe „Gene­ra­tion 10x: Nicht noch eine digi­tale Trans­for­ma­tion“). In dem ver­zwei­fel­ten Bemü­hen, die wach­sende Dis­kre­panz zu besei­ti­gen, suchen Unter­neh­men oft Hilfe bei neuen Tech­no­lo­gie­füh­rern oder exter­nen Bera­tern. Diese Inter­ven­tio­nen füh­ren jedoch oft zu einer wei­te­ren Runde IT-zen­trier­ter Pro­jekte, die die grund­le­gen­den Pro­bleme nicht lösen. Der Kreis­lauf wie­der­holt sich: CIOs wer­den aus­ge­tauscht, Bera­ter ein­ge­stellt, und die Ursa­chen des Pro­blems blei­ben unangetastet.

Mei­ner Erfah­rung nach kann die­ses Rad des Chaos eine beson­ders ver­hee­rende Wir­kung auf die Beleg­schaft der Orga­ni­sa­tion haben. Wenn Pro­jekte ins Sto­cken gera­ten und die Frus­tra­tion zunimmt, ent­schei­den sich immer wie­der­keh­rende Mit­ar­bei­ter, des­il­lu­sio­niert durch den man­geln­den Fort­schritt und die Dreh­tür in der Füh­rung, oft dafür, das Unter­neh­men zu ver­las­sen. Diese Abwan­de­rung von Talen­ten hin­ter­lässt ein Vakuum, das von Bera­tern gefüllt wird, die zwar eine vor­über­ge­hende Ent­las­tung bie­ten, denen aber das insti­tu­tio­nelle Wis­sen und das lang­fris­tige Enga­ge­ment feh­len, das für einen sinn­vol­len Wan­del erfor­der­lich ist. Das Ergeb­nis ist eine Abhän­gig­keit von exter­nen Res­sour­cen, die die Her­aus­for­de­run­gen der Orga­ni­sa­tion wei­ter ver­schärft und den Kreis­lauf der Dys­funk­tion fortsetzt.

Die Grund­ur­sa­che: Man­geln­des Ver­ständ­nis der Daten

Um die trü­ge­ri­sche Illu­sion des Fort­schritts zu über­win­den und aus dem „Rad des Chaos“ aus­zu­bre­chen, müs­sen Unter­neh­men ihren Fokus von der blo­ßen Imple­men­tie­rung neuer Tech­no­lo­gien auf die För­de­rung einer daten­zen­trier­ten Kul­tur und die Ein­füh­rung einer robus­ten Daten­stra­te­gie ver­la­gern. Dazu müs­sen die Ursa­chen für die Tren­nung zwi­schen Front-End und Back-End besei­tigt und sicher­ge­stellt wer­den, dass Daten wäh­rend des gesam­ten digi­ta­len Trans­for­ma­ti­ons­pro­zes­ses als stra­te­gi­sches Gut behan­delt werden.

Viele Her­aus­for­de­run­gen bei Pro­gram­men zur digi­ta­len Trans­for­ma­tion sind auf ein man­geln­des Ver­ständ­nis und man­gelnde Kom­mu­ni­ka­tion zwi­schen Unter­neh­men, Soft­ware­ent­wick­lung, Daten­teams und vie­len ande­ren zurück­zu­füh­ren. Es ist von ent­schei­den­der Bedeu­tung, dass alle an einem digi­ta­len Trans­for­ma­ti­ons­pro­jekt betei­lig­ten Par­teien ein kla­res Ver­ständ­nis der Rolle von Daten, ihrer Bedeu­tung und der spe­zi­fi­schen Bedürf­nisse und Anfor­de­run­gen im Zusam­men­hang mit der Arbeit mit Daten haben.

Hier sind einige häu­fige Miss­ver­ständ­nisse, die ich erlebt habe, und wie man sie aus­räu­men kann:

  • Zugäng­lich­keit der Daten: Geben Sie der Daten­in­te­gra­tion von Anfang an Prio­ri­tät, wenn Sie neue Tools beschaf­fen oder imple­men­tie­ren. Ver­ste­hen Sie die tech­no­lo­gi­schen Mög­lich­kei­ten sowohl des neuen Tools als auch der bestehen­den Daten­platt­form, um eine naht­lose Daten­ex­trak­tion zu gewähr­leis­ten. Offene Kom­mu­ni­ka­tion und Zusam­men­ar­beit zwi­schen den Teams sind der Schlüs­sel zur Ver­mei­dung von uner­war­te­ten Hindernissen.
  • Daten­an­for­de­run­gen: Defi­nie­ren Sie die Daten­an­for­de­run­gen für jeden Anwen­dungs­fall durch eine enge Zusam­men­ar­beit zwi­schen den Geschäfts­in­ter­es­sen­ten und den Daten­teams bzw. Daten­ver­wal­tern ein­deu­tig. Ver­mei­den Sie vage Anfra­gen nach „allen Daten“ und stel­len Sie sicher, dass jeder die spe­zi­fi­schen Daten­ele­mente ver­steht, die für eine ratio­nelle Erfas­sung und Ana­lyse erfor­der­lich sind.
  • Daten­än­de­run­gen: Berück­sich­ti­gen Sie bei der Tool-Aus­wahl und ‑Imple­men­tie­rung die Mög­lich­kei­ten zur Ver­wal­tung von Daten­än­de­run­gen. Nicht alle Front-End-Tools erleich­tern die Erken­nung von Daten­än­de­run­gen, die für die Opti­mie­rung der Daten­ver­ar­bei­tung in Platt­for­men ent­schei­dend sind. Eine pro­ak­tive Pla­nung gewähr­leis­tet effi­zi­ente Daten­pipe­lines und ver­mei­det Unterbrechungen.
  • Daten­ver­träge: Erken­nen und doku­men­tie­ren Sie impli­zite Daten­ver­träge zwi­schen Front-End-Tools und Daten­platt­for­men. Ände­run­gen der Tool­struk­tur oder der Daten­for­mate kön­nen diese Ver­träge stö­ren. Pro­ak­tive Kom­mu­ni­ka­tion, regel­mä­ßige Tests und Ver­si­ons­kon­trolle kön­nen die Daten­in­te­gri­tät auf­recht­erhal­ten und kost­spie­lige Aus­fälle verhindern.

Als Lei­ter von Daten­teams in ver­schie­de­nen Orga­ni­sa­tio­nen und Kul­tu­ren habe ich diese Miss­ver­ständ­nisse aus ers­ter Hand mit­er­lebt. Das extremste Bei­spiel war ein vier­jäh­ri­ges ERP-Imple­men­tie­rungs­pro­jekt, das über Nacht durch­ge­führt wurde, mit der Erwar­tung, ein Data Ware­house schnell mit unzu­gäng­li­chen Daten­ban­ken zu ver­bin­den, obwohl weder Doku­men­ta­tion noch Daten­mo­dell­kennt­nisse vor­han­den waren. Jede Bespre­chung mit den Betei­lig­ten endete in einer Patt­si­tua­tion; das feh­lende Ver­ständ­nis für die Sicht­weise des jeweils ande­ren machte aus der „schnel­len DWH-Anbin­dung“ ein wei­te­res mehr­jäh­ri­ges Unter­fan­gen, das die Fähig­keit des Unter­neh­mens zur Nut­zung der Daten für Erkennt­nisse und Ent­schei­dungs­fin­dung verzögerte.

Eine ganz­heit­li­che Datenstrategie

Eine ganz­heit­li­che Daten­stra­te­gie ist der Schlüs­sel zur Über­win­dung der Kluft zwi­schen der „Daten­welt“ und dem Rest des Unter­neh­mens. Auch wenn eine umfas­sende Dis­kus­sion der Daten­stra­te­gie einen eige­nen Arti­kel recht­fer­tigt, sind im Kon­text der digi­ta­len Trans­for­ma­tion einige Schlüs­sel­ele­mente von wesent­li­cher Bedeutung:

  • Eine Road­map mit daten­ge­steu­er­ten Initia­ti­ven, die durch eine Kom­bi­na­tion aus Top-down-Pla­nung und Bot­tom-up-Inno­va­tion an die sich ver­än­dern­den Geschäfts­an­for­de­run­gen ange­passt wer­den können.
  • Eine klare Dar­stel­lung, wie jede Initia­tive auf der Road­map direkt zur Ver­wirk­li­chung der über­grei­fen­den Geschäfts­stra­te­gie beiträgt.
  • Ein Rah­men von Kenn­zah­len zur objek­ti­ven Mes­sung der Aus­wir­kun­gen und des Fort­schritts Ihrer daten­ge­steu­er­ten Stra­te­gie, um Ver­ant­wort­lich­keit und kon­ti­nu­ier­li­che Ver­bes­se­rung zu gewährleisten.

Wenn wir einem Pro­gramm zur digi­ta­len Trans­for­ma­tion eine Daten­stra­te­gie hin­zu­fü­gen, kön­nen wir den Begriff in „daten­ge­steu­erte digi­tale Trans­for­ma­tion“ ändern. Nach der Defi­ni­tion von Bel­hadi et al. ist eine daten­ge­steu­erte digi­tale Trans­for­ma­tion ein grund­le­gen­der Pro­zess, der durch die inno­va­tive Nut­zung von Daten­ana­ly­se­funk­tio­nen zur radi­ka­len Ver­bes­se­rung der Unter­neh­mens­leis­tung aus­ge­löst wird. Diese Trans­for­ma­tion wird durch die rie­si­gen Daten ange­trie­ben, die im Umfeld des Unter­neh­mens gene­riert wer­den, und führt zu trans­for­ma­ti­ven Ver­än­de­run­gen, die durch die Fähig­keit des Unter­neh­mens, Infor­ma­tio­nen effek­tiv zu ver­ar­bei­ten, erleich­tert werden.

Road­map

Der Eck­pfei­ler einer jeden Daten­stra­te­gie ist ein mehr­stu­fi­ger Fahr­plan. Diese Road­map umfasst sowohl die Stra­te­gie- als auch die Anwen­dungs­ebene und gewähr­leis­tet die Abstim­mung zwi­schen über­grei­fen­den Daten­zie­len und spe­zi­fi­schen Initiativen.

  • Stra­te­gi­scher Fahr­plan: Hier wer­den die grund­le­gen­den Initia­ti­ven beschrie­ben, die zur Ver­bes­se­rung der Daten­reife inner­halb der Orga­ni­sa­tion erfor­der­lich sind. Dazu kön­nen Data-Gover­nance-Initia­ti­ven wie Daten­qua­li­täts­ma­nage­ment, Rol­len und Ver­ant­wort­lich­kei­ten, Daten­ethik und Daten­schutz, Daten­pro­zesse und andere Schlüs­sel­be­rei­che gehö­ren. Eine sol­che Initia­tive könnte darin bestehen, die Daten­kom­pe­tenz im gesam­ten Unter­neh­men zu ver­bes­sern, um sicher­zu­stel­len, dass die Mit­ar­bei­ter den Wert von Daten ver­ste­hen und sie effek­tiv für die Ent­schei­dungs­fin­dung nut­zen können.
  • Anwen­dungs­fall-Road­map: Diese kon­zen­triert sich auf spe­zi­fi­sche daten­ge­steu­erte Anwen­dungs­fälle, wie Berichte, KI-Modelle oder daten­ge­steu­erte Tools. Diese Anwen­dungs­fälle soll­ten direkt zum Errei­chen von Geschäfts­zie­len beitragen.

Die bei­den Road­maps sind mit­ein­an­der ver­bun­den, wobei stra­te­gi­sche Initia­ti­ven oft als Vor­aus­set­zung für eine erfolg­rei­che Imple­men­tie­rung von Anwen­dungs­fäl­len die­nen. Ein Anwen­dungs­fall zur Imple­men­tie­rung eines gene­ra­ti­ven KI-Modells, das Aus­schrei­bungs­un­ter­la­gen zusam­men­fasst und ana­ly­siert, würde bei­spiels­weise stra­te­gi­sche Initia­ti­ven erfor­dern, um die struk­tu­rierte Ver­füg­bar­keit von Aus­schrei­bungs­un­ter­la­gen zu gewähr­leis­ten und Sicher­heits- und Daten­schutz­richt­li­nien zum Schutz sen­si­bler Infor­ma­tio­nen festzulegen.

Letzt­end­lich sollte die Daten­stra­te­gie so kon­zi­piert sein, dass sie die Ver­wirk­li­chung der brei­te­ren Unter­neh­mens­stra­te­gie und ‑ziele unter­stützt und beschleunigt.

Top-Down und Bottom-Up

Die wirk­sams­ten Daten­stra­te­gien sind dyna­misch und wer­den stän­dig wei­ter­ent­wi­ckelt, um sich an neue Her­aus­for­de­run­gen und Mög­lich­kei­ten anzu­pas­sen. Diese Dyna­mik lässt sich am bes­ten durch eine Mischung aus Top-down- und Bot­tom-up-Ansät­zen erreichen.

  • Top-Down: Die Füh­rung defi­niert die Vision, schafft die Grund­lage für Data Gover­nance und inves­tiert in Initia­ti­ven zur Daten­kom­pe­tenz, um das Bewusst­sein für den Wert von Daten zu erhöhen.
  • Von unten nach oben: Mit zuneh­men­der Daten­kom­pe­tenz wer­den die Mit­ar­bei­ter befä­higt, inno­va­tive Ideen und Initia­ti­ven für die Nut­zung von Daten zur Stei­ge­rung des Geschäfts­werts zu ent­wi­ckeln. Diese Ideen wer­den dann mit Hilfe eines Port­fo­lio­ma­nage­ment-Ansat­zes bewer­tet und nach Prio­ri­tä­ten geord­net, um sicher­zu­stel­len, dass die Pro­jekte auf die stra­te­gi­schen Ziele abge­stimmt sind und greif­bare Ergeb­nisse liefern.

Die­ser duale Ansatz, der von der „Stra­te­gie-Safari“ von Mintz­berg et al. inspi­riert ist, erkennt an, dass Stra­te­gie nicht nur aus bewuss­ter Pla­nung ent­steht, son­dern auch aus der krea­ti­ven Ener­gie und den Ein­sich­ten von Ein­zel­per­so­nen im gesam­ten Unternehmen.

Die stra­te­gi­sche Füh­rung ist ent­schei­dend für die Balance zwi­schen die­sen bei­den Ansät­zen. Durch die Über­wa­chung des Fort­schritts, die Iden­ti­fi­zie­rung von Hin­der­nis­sen und die ent­spre­chende Anpas­sung der Daten-Road­map stel­len die Füh­rungs­kräfte sicher, dass die Daten­stra­te­gie auf die sich ent­wi­ckeln­den Bedürf­nisse des Unter­neh­mens abge­stimmt bleibt. Durch diese kon­ti­nu­ier­li­che Anpas­sung wird sicher­ge­stellt, dass die Daten­stra­te­gie ein leben­di­ges Doku­ment bleibt, das zu lau­fen­den Ver­bes­se­run­gen und zur Wert­schöp­fung beiträgt.

Metri­ken und Follow-up

Um den Erfolg und die kon­ti­nu­ier­li­che Ver­fei­ne­rung Ihrer Daten­stra­te­gie zu gewähr­leis­ten, ist es uner­läss­lich, sich selbst zu ernäh­ren und die Aus­wir­kun­gen Ihrer daten­ge­steu­er­ten Initia­ti­ven anhand von Daten zu mes­sen. Zu den wich­tigs­ten Metri­ken, die Sie ver­fol­gen soll­ten, gehören:

  • Grad der Anwen­dungs­fall­rea­li­sie­rung: Über­wa­chen Sie den Fort­schritt und die Pünkt­lich­keit jeder daten­ge­steu­er­ten Anwen­dungs­fall­im­ple­men­tie­rung, um Eng­pässe zu iden­ti­fi­zie­ren und Ihre Daten­be­reit­stel­lungs­pipe­line zu optimieren.
  • Geschulte Daten­mit­ar­bei­ter: Ver­fol­gen Sie die Anzahl der in Daten­kom­pe­tenz geschul­ten oder zer­ti­fi­zier­ten Mit­ar­bei­ter, um den Erfolg Ihrer Daten­kom­pe­tenz-Initia­ti­ven und das Wachs­tum der Daten­kom­pe­tenz inner­halb Ihrer Orga­ni­sa­tion zu messen.
  • Daten­qua­li­tät: Imple­men­tie­ren Sie KPIs zur Über­wa­chung von Daten­qua­li­täts­trends, um sicher­zu­stel­len, dass Ihre Daten kor­rekt, voll­stän­dig und kon­sis­tent blei­ben und eine zuver­läs­sige Ent­schei­dungs­fin­dung ermöglichen.
  • Erziel­ter Wert: Mes­sen Sie den tat­säch­li­chen ROI für jeden Daten­an­wen­dungs­fall, um die anfäng­li­chen Annah­men zu vali­die­ren und Ihre Fähig­keit zu ver­bes­sern, den zukünf­ti­gen ROI für nach­fol­gende Pro­jekte abzuschätzen.

Durch die sorg­fäl­tige Ver­fol­gung die­ser Metri­ken schaf­fen Sie eine daten­ge­steu­erte Feed­back­schleife, die es Ihnen ermög­licht, die Effek­ti­vi­tät Ihrer Daten­stra­te­gie zu bewer­ten, ver­bes­se­rungs­wür­dige Berei­che zu iden­ti­fi­zie­ren und dem gesam­ten Unter­neh­men den greif­ba­ren Wert Ihrer daten­ge­steu­er­ten Initia­ti­ven zu demonstrieren.

Schluss­fol­ge­run­gen

Der Weg zu einer ech­ten digi­ta­len Trans­for­ma­tion ist vol­ler Her­aus­for­de­run­gen, die oft durch eine trü­ge­ri­sche Kluft zwi­schen auf­fäl­li­gen Front-End-Inno­va­tio­nen und einem ver­nach­läs­sig­ten Back-End-Daten­ma­nage­ment gekenn­zeich­net sind. Die digi­tale Trans­for­ma­tion ver­spricht zwar erheb­li­che Effi­zi­enz- und Wachs­tums­fort­schritte, ihr vol­les Poten­zial kann jedoch nur durch die Inte­gra­tion einer soli­den Daten­stra­te­gie aus­ge­schöpft werden.

Unter­neh­men müs­sen erken­nen, dass digi­tale Tools allein nicht aus­rei­chen. Die wahre Kraft der digi­ta­len Trans­for­ma­tion liegt in der För­de­rung einer daten­zen­trier­ten Kul­tur, die auf einer naht­lo­sen Daten­in­te­gra­tion auf­baut, in der För­de­rung von Daten­kom­pe­tenz auf allen Ebe­nen und in der Umset­zung einer dyna­mi­schen Daten­stra­te­gie, die mit den all­ge­mei­nen Geschäfts­zie­len in Ein­klang steht.

Die Inte­gra­tion einer ganz­heit­li­chen Daten­stra­te­gie in Ihr Pro­gramm zur digi­ta­len Trans­for­ma­tion ist uner­läss­lich. Sie legt den Grund­stein für die Rea­li­sie­rung von Daten­nut­zungs­fäl­len, die Ihr Geschäfts­mo­dell wei­ter inno­vie­ren und Ihnen einen Wett­be­werbs­vor­teil ver­schaf­fen kön­nen. Dazu gehört, dass sowohl Top-Down-Füh­rungs­auf­ga­ben als auch Bot­tom-Up-Initia­ti­ven prio­ri­siert wer­den, um eine kol­la­bo­ra­tive Umge­bung zu schaf­fen, in der daten­ge­steu­erte Ent­schei­dungs­fin­dung gedeiht.

Bei der Aus­ar­bei­tung einer Daten­stra­te­gie ist es ent­schei­dend, ein Gleich­ge­wicht zwi­schen tech­no­lo­gi­schen Lösun­gen und grund­le­gen­den Prak­ti­ken zu fin­den. Tech­no­lo­gie ist zwar ein leis­tungs­fä­hi­ges Hilfs­mit­tel, aber die Schaf­fung einer soli­den Grund­lage ist von größ­ter Bedeu­tung. Die­ser Ansatz hilft, das „Rad des Chaos“ zu ver­mei­den und stellt sicher, dass Tech­no­lo­gie­inves­ti­tio­nen ziel­ge­rich­tet und effek­tiv sind. Je wei­ter Ihr Unter­neh­men auf dem Weg zur Daten­er­fas­sung vor­an­schrei­tet, desto mehr wird die Tech­no­lo­gie zwangs­läu­fig eine wich­tige Rolle spie­len. Um Ihre stra­te­gi­schen Daten­ziele zu errei­chen, soll­ten Sie sich von Experten bera­ten las­sen und sich auf qua­li­fi­zierte Tech­no­lo­gie­trä­ger ver­las­sen. Auf­kom­mende Trends wie Daten­ka­ta­log-Tools, Data-Mesh-Archi­tek­tu­ren und KI-gestützte Data Gover­nance kön­nen dazu bei­tra­gen, eine solide tech­no­lo­gi­sche Grund­lage für Ihr daten­ge­steu­er­tes Unter­neh­men zu schaffen.

Den­ken Sie daran: Tech­no­lo­gie ist ein Mit­tel zum Zweck, nicht der Zweck selbst. Wenn Sie grund­le­gende Prak­ti­ken in den Vor­der­grund stel­len und die Tech­no­lo­gie auf Ihre stra­te­gi­schen Ziele abstim­men, kön­nen Sie die Macht der Daten nut­zen, um Inno­va­tion, Effi­zi­enz und nach­hal­ti­ges Wachs­tum voranzutreiben.

Quelle: medium.com